Tại sao nên ngừng sử dụng LM Studio để chuyển sang giải pháp thay thế mã nguồn mở Jan?

LM Studio đã trở thành ứng dụng thường được dùng để chạy các mô hình LLM cục bộ. Nó dễ sử dụng, giao diện người dùng được trau chuốt tốt. Bạn có thể thiết lập và chạy bất kỳ mô hình AI nào chỉ trong vài cú nhấp chuột — ngay cả khi bạn chưa bao giờ sử dụng terminal trong đời. Đây là một trong những công cụ tốt nhất nếu bạn muốn tận hưởng những lợi ích của một mô hình LLM cục bộ.

Nhưng mặc dù LM Studio được sử dụng miễn phí, nó không phải là mã nguồn mở. Một số thành phần của nó, đặc biệt là các công cụ dòng lệnh, có giấy phép mở, nhưng bản thân ứng dụng là phần mềm độc quyền. Đối với một công cụ có thể dễ dàng nằm ở trung tâm quy trình làm việc AI cục bộ, việc phải đối mặt với rủi ro thay đổi giấy phép bất cứ khi nào các công ty mẹ muốn là một rủi ro mà nhiều người không cảm thấy thoải mái, và rồi họ tìm thấy Jan.

Tại sao Jan lại là một lựa chọn thay thế thực sự cho LM Studio?

Ứng dụng thay thế LM Studio, Jan, là một ứng dụng desktop cho phép bạn chạy các mô hình LLM hoàn toàn ngoại tuyến — rất giống LM Studio, nhưng không chỉ hoàn toàn miễn phí, mà còn là mã nguồn mở, với tất cả mã nguồn có sẵn trên GitHub. Không có bất ngờ về giấy phép, không bị ràng buộc bởi phần mềm độc quyền và không có điều khoản nhỏ nào bạn cần phải lo lắng.

Giao diện rất giống ChatGPT, điều này có thể tốt hoặc xấu tùy thuộc vào sở thích của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn mới làm quen với khái niệm LLM cục bộ, thì nó quen thuộc, gọn gàng và dễ sử dụng. Jan được tạo ra để giúp mọi người dễ dàng tiếp cận AI cục bộ, vì vậy thiết kế giao diện người dùng bắt chước ChatGPT không phải là ngẫu nhiên. Bạn sẽ có một cửa sổ trò chuyện, một trung tâm mô hình và một trang cài đặt mà không yêu cầu chuyên môn của nhà phát triển để hiểu.

Nếu bạn đang chuyển từ LM Studio, thư viện mô hình cũng sẽ có cảm giác quen thuộc. Bạn có thể duyệt và tải xuống các mô hình mã nguồn mở phổ biến như Llama, Gemma, Mistral, Qwen, DeepSeek, và nhiều mô hình khác trực tiếp từ trong ứng dụng. Các mô hình cũng được gắn thẻ để cho bạn biết liệu chúng có hoạt động tốt trên phần cứng của bạn hay không, hoặc liệu chúng có quá tải để xử lý hay không.

Jan cũng đi kèm với một máy chủ API tương thích với OpenAI. Điều này có nghĩa là bạn có thể trỏ các công cụ khác - như Cursor, Open WebUI, các script tùy chỉnh hay bất kỳ ứng dụng nào bạn đang phát triển - vào máy chủ cục bộ của Jan và vận hành chúng y hệt như khi giao tiếp với API của OpenAI. Đây là giải pháp tuyệt vời để thử nghiệm code và các prototype trước khi bắt đầu kết nối với API thực tế (và có tính phí) của OpenAI. Máy chủ này cũng hỗ trợ sẵn CORS (Cross-Origin Resource Sharing), giúp việc tích hợp vào các dự án web trở nên vô cùng thuận tiện.

Hiệu suất, mặc dù phụ thuộc vào mô hình bạn đang sử dụng, cũng khá tương tự như LM Studio. Cách sử dụng token cũng không khác biệt đáng kể so với LM Studio, và công cụ suy luận về cơ bản là giống nhau. Bạn cũng nhận được các tiện ích mở rộng tích hợp sẵn trong trường hợp bạn muốn mở rộng chức năng của ứng dụng.

Lợi ích về quyền riêng tư thực sự rất đáng kể

Các mô hình cục bộ, không cần đám mây, không có bất ngờ

Việc chạy AI cục bộ đã là lựa chọn chú trọng đến quyền riêng tư; tuy nhiên, sử dụng Jan cho phép bạn tiến thêm một bước nữa. Mọi thứ từ tùy chọn của bạn, lịch sử trò chuyện, tham số mô hình và chính mô hình đều nằm trên máy của bạn. Không cần tạo tài khoản, không cần lo lắng về dữ liệu telemetry và không cần phụ thuộc vào đám mây. Bạn có thể có trải nghiệm người dùng AI hoàn toàn tách biệt với mạng nếu muốn.

Hai nhược điểm của phương pháp này là thứ nhất, bạn bị giới hạn bởi các mô hình AI mà phần cứng của mình có thể chạy, và thứ hai, những mô hình LLM mã nguồn mở mà bạn có thể tải xuống và chạy không phải lúc nào cũng tốt bằng các mô hình trực tuyến. Có những tác vụ mà bạn nên sử dụng mô hình LLM cục bộ, nhưng nó không thể làm mọi thứ.

Jan cho phép bạn khắc phục điều này bằng cách hỗ trợ các API từ xa như OpenAI, Anthropic, Claude, và nhiều API khác nếu bạn muốn truy cập đám mây vào các mô hình tương ứng của chúng. Phương pháp này không yêu cầu bạn phải lựa chọn giữa hai phương pháp. Mặc định là cục bộ (và riêng tư), nhưng bạn luôn có tùy chọn chọn mô hình dựa trên đám mây khi công việc yêu cầu.

Jan chưa hoàn hảo

Nếu chuyển từ LM Studio sang, bạn sẽ thấy thiếu vắng sự chi tiết mà LM Studio mang lại, đặc biệt là ở phần cấu hình lớp GPU – vốn trực quan và dễ tiếp cận hơn nhiều trên LM Studio. Ngoài ra, các tính năng như phân tích tài liệu trên LM Studio cũng hoàn thiện hơn. Jan đang dần bắt kịp, nhưng nếu bạn muốn kiểm soát chi tiết từng tham số suy luận, thì LM Studio là lựa chọn tốt hơn.

Nếu thích làm việc trên giao diện dòng lệnh (terminal), Ollama vượt trội hơn cả LM Studio lẫn Jan. Về tốc độ khởi động, hai chương trình LLM có giao diện đồ họa này tương đương nhau nhưng vẫn chậm hơn Ollama. Jan nằm ở vị trí trung gian trong cuộc cạnh tranh này: Minh bạch hơn LM Studio và thân thiện với người dùng hơn hẳn Ollama.

Jan âm thầm trở thành lựa chọn mặc định thay thế LM Studio

Không có nhiều lý do để bạn chuyển từ LM Studio sang Jan. Gần như không mất nhiều thời gian làm quen lại, đồng thời hầu hết các mô hình và dữ liệu của bạn sẽ được chuyển đổi một cách trơn tru. Sự khác biệt nằm ở quyền sở hữu ngăn xếp AI cục bộ của bạn. Với Jan, bạn hoàn toàn kiểm soát mọi thứ, và sẽ không có bất kỳ sự thay đổi đột ngột hay thay đổi về giấy phép nào làm bạn bối rối.

Trong thực tế sử dụng hàng ngày, Jan thực hiện được mọi thứ mà LM Studio làm, ngoại trừ việc nó mang lại sự an tâm đến từ phần mềm mà bạn thực sự có thể kiểm soát. Bạn vẫn có được tất cả quyền kiểm soát và lợi thế cần thiết, mà không gặp bất kỳ rắc rối tiềm tàng nào.